文本分类训练集第25页

NLP 学习3

Task3基于机器学习的文本分类文本表示方式one-hotBagsofWords词袋模型1.若采用只记录是否出现，即0/1的形式。只能表现出词是否出现的差异，并没有刻画词出现次数多少的差异。

Cxgoal·2023-10-11 23:34

机器学习 - 训练集、验证集、测试集

机器学习模型评估指标-ROC曲线和AUC值机器学习算法-随机森林初探（1）机器学习算法-随机森林之理论概述随机森林与其他机器学习方法不同的是存在OOB，相当于自带多套训练集和测试集，自己内部就可以通过OOB

生信宝典·2023-10-11 13:02

机器学习基础-手写数字识别

手写数字识别，计算机视觉领域的HelloWorld利用MNIST数据集，55000训练集，5000验证集。

小蒋的技术栈记录·2023-10-11 12:56

文本分类入门

LarryNLPIR·2023-10-11 10:22

【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制

1.1手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类问题分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线。

yuzhangfeng·2023-10-11 10:41

深度学习基础知识总结

/机器学习/人工智能，计算机视觉/机器视觉/图像处理...的关系监督学习、无监督学习、半监督学习图像分类、目标检测、语义分割、实例分割基础知识激活函数激活函数的作用激活函数一般是非线性的常见的激活函数训练集

ThreeS_tones·2023-10-11 08:02

如何训练集体心流

训练集体心流的三个步骤如下:第一，全神贯注地倾听你的队友；“多头专家”这个游戏我们玩过几次了，只是我现在才知道它的名字跟意图。第

加菲_7151·2023-10-11 08:39

入坑机器学习：三，非监督学习

即，我们对于监督学习里面的每条数据都已经很清楚的知道训练集对应的“正确答案”。而在无监督学习中，我们已知的数据并没有给出所谓的“正确答案”。

喜欢吃豆·2023-10-11 06:26

2019-01-20

本周学习回顾：主要学习了验证模型好坏，方法有准确率accuracy，precision，recall，f1score，fbetascore；将数据集拆分为训练集和测试集，训练模型和验证模型的好坏；用sklearn

_mora·2023-10-11 06:34

问题　对于二分类问题，当训练集中正负样本非常不均衡时，如何处理数据以更好地训练分类模型？

这种不一致可能是训练数据的样本分布和测试数据的不一致，例如训练时优化的整个训练集（正负比例1:99）的正确率，而测试的时候期望正负比例1：1一般从两个方面处理数据：基于数据的方法对数据进行重采样，使得原先的数据样本均衡

qq_25713443·2023-10-11 06:56

DEVONthink Pro for Mac(mac文件管理工具)

DEVONthinkPro中文版是mac上一款非常好用的文件管理工具，用户可以快速记录各种笔记软件，其中DEVONthinkProMac版在操作体验上来说还是相当出色的，而且支持表格文本分类。

Mac_米米·2023-10-11 05:47

Bert pytorch 版本解读之 Bert pretraining 中mask的实现

BERTMask方法从Bert论文中,我们可以知道BERT在pretrain的时候会对训练集进行MASK操作,其中mask的方法是:15%的原始数据被mask,85%没有被mask.对于被mask的15%

JL_Jessie·2023-10-11 01:47

SVM应用

具体来说，可以通过以下步骤实现基于朴素贝叶斯算法的文本分类：将文本转化为词袋模型，并统计每个词出现的次数。计算每个类别的先验概率P(Ci)，即所有训练数据中属于该类别的样本数占总样本数的比例。

Blossom i·2023-10-11 01:25

机器学习值KNN：K近邻算法（一：算法原理）

K近邻算法的直观解释就是给定一个已知样本分类的训练数据集，当有新样本输入时，在训练集中找到K个和新样本距离最近的的训练样本，这K个训练样

梅菜扣肉鱼丸粗面·2023-10-11 01:53

机器学习1：k 近邻算法

k近邻算法的步骤如下：输入：训练集（包含已知类别的样本）和待分类样本。计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离（常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等）。

Blossom i·2023-10-11 01:48

基于self-attention的GRU时间序列预测Python程序

单变量，多变量输入，自由切换2、单步预测，多步预测，自动切换3、基于Pytorch架构4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）5、数据从excel文件中读取，更换简单6、标准框架，数据分为训练集

黑科技小土豆·2023-10-10 20:51

差值结构的相似性排序

(A,B)---3*30*2---(1,0)(0,1)让网络的输入只有3个节点，AB训练集各由5张二值化的图片组成，让A中有4个1，B全是0，排列组合，统计迭代次数并排序。

黑榆·2023-10-10 18:24

比较4个点的7种分布

(A,B)---4*30*2---(1,0)(0,1)让网络的输入只有4个节点，AB训练集各由5张二值化的图片组成，让A中有4个点，B全是0，排列组合，统计迭代次数并排序。

黑榆·2023-10-10 18:49

转权重格式darknet转onnx转tensorrt

将darknet格式的权重转为onnx格式，然后再转为tensorrt格式首先准备好一个darknet格式的权重文件(.weights)，配置文件(.cfg)，训练集名称文件(.names)一、darknet

melicent114·2023-10-10 15:07

【论文解读】文本分类上分利器:Bert微调trick大全

中文标题：如何微调BERT进行文本分类？

致Great·2023-10-10 10:56

windows下自制数据集，linux下pytorch实现yolov3

目录1环境搭建2数据集构造voc格式数据的构造2.1labellmg给数据画框得到xml格式文件2.2将样本打乱划分训练集等，生成txt文件2.3将对应图片名称的txt文件生成指向对应图片路径的txt文件

Zip-List·2023-10-10 08:28

基于Softmax回归的多分类任务

1.数据集的构建我们首先构建一个简单的多分类任务，并构建训练集、验证集和测试集。本任务的数据来自3个不同的簇，每个簇对一

熬夜患者·2023-10-10 03:37

使用anaconda 安装torchtext_Pytorch学习记录-更深的TorchText学习01

找到两个教程教程1practical-torchtext教程2pytorch-sentiment-analysis1.practical-torchtext简介有效使用torchtext的教程，包括两个部分文本分类词级别的语言模型

weixin_39776991·2023-10-09 19:08

基于多种CNN网络(Alexnet_vgg_resnet_Mobilenetv_Efficientnet等)实现鱼类分类识别并做指标对比（附源码链接+鱼类识别数据集+模型文件）

一、效果展示说明：训练数据集50个epoch，其他参数不变的情况下得到如下结果：训练集精度验证集精度AlexNet99.4782.76Googlenet97.0284.84VGG1696.5384.46MobilenetV397.0685.79ShufflenetV296

biuHeartBurn·2023-10-09 18:30

伯努利朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例

niartnelis·2023-10-09 14:59

TensorFlow案例学习：对服装图像进行分类

前言官方为我们提供了一个对服装图像进行分类的案例，方便我们快速学习学习预处理数据案例中有下面这段代码#预处理数据，检查训练集中的第一个图像可以看到像素值处于0~255之间plt.figure()#创建图像窗口

无知的小菜鸡·2023-10-09 13:22

bert入门

BERT的主要目标是在大规模文本语料库上进行预训练，然后可以通过微调来用于各种NLP任务，例如文本分类、命名实体识别、问答等。BERT的核心思想是在大规模文本语料库上进行预训

李亚松-·2023-10-09 11:40

数据降维（PCA算法在数据降维中的应用）

维度灾难在实际问题中，我们常常会遇到采集到的数据特征数量过多的情况，甚至有时会出现训练集容量比特征数量还少的极端情况（在图片处理领域尤其常见），然而事实上，并不是采集到的每一个特征都对模型有训练意义。

薛定谔的猫王·2023-10-08 19:57

图像分类数据集划分（创建ImageNet格式的数据集）

train.txt#训练数据集的标注文件│└──val.txt#验证数据集的标注文件├──train│├──0│├──1│├──test│├──0│├──1│└──val│├──0│├──1划分数据集比例，训练集

Make_magic·2023-10-08 17:00

文本分类达到0.717的准确率，发文庆祝

一直在关注文本分类的动态，直到最近找到了应用场景才开始真正动手。AI很火，但是泡沫终将远去，在AI技术成本昂贵的今天，我们的投资在多年后能留下多少一定是技术本身带来的商业价值。

hohoha·2023-10-08 15:07

使用Resnet进行图像分类训练

一、图像分类数据集现有一份图像类别数据集，类别为Y和N，数据目录如下：/datasets/data/|--train/||--Y/||--N/划分训练集和测试集split_dataset.pyimportosimportrandomimportshutilimportargparse

羊羊猪·2023-10-08 13:51

基于SVM+TensorFlow+Django的酒店评论打分智能推荐系统——机器学习算法应用(含python工程源码)+数据集+模型（二）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.模型训练及保存1）加载词向量表，并设置训练集和测试集2）模型训练并保存3.模型应用1）爬取评论2）酒店打分3）界面设置(1)创建

小胡说人工智能·2023-10-08 13:48

Python机器学习基础教程学习笔记（6）——线性模型（分类）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn#不想看到warningsimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore",category=Warning)#拆分训练集与测试集

neumeng·2023-10-08 13:01

PyTorch入门（五）使用CNN模型进行中文文本分类

本文将会介绍如何在PyTorch中使用CNN模型进行中文文本分类。

山阴少年·2023-10-08 10:40

【小笔记】从算法训练现象分析可能的参数设置问题-loss分析篇

1.训练集的loss已经开始收敛了，但其值还是比较大训练现象：本质原因：算法收敛到参数空间中某个较高的“平坦区域”，而无法逃离。

落叶阳光·2023-10-08 10:35

模型选择、欠拟合和过拟合学习笔记

过拟合&欠拟合过拟合：训练误差远小于其在测试数据集上的误差欠拟合：模型无法得到较低的训练误差与两者相关的因素：模型复杂度&训练数据集大小一般来说，训练集样本数过少，特别是比模型参数数量少时，容易过拟合。

Lostin_sakura·2023-10-08 10:04

机器学习-“过拟合和欠拟合”笔记

泛化：训练集上训练的模型在多大程度上能够对新的实例预测出正确输出。（归纳：从特殊到一般）噪声：存在我们无法观察到的额外的隐藏变量或其他数据异常（比如数据录入错误）。

一个散步者的梦·2023-10-08 10:03

【深度学习笔记】过拟合与欠拟合

过拟合简答来说即模型在训练集上错误率较低，但在未知数据（包括测试集）上错误率很高。欠拟合简单来说是模型不能很好的拟合训练集，在训练集上就已经错误率较高。模型复杂度是影响拟合的一个因素。

RealWeakCoder·2023-10-08 10:32

计算机毕业设计之Python+Spark+Scrapy新闻推荐系统新闻大数据新闻情感分析新闻文本分类新闻数据分析新闻爬虫可视化

开发技术Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、Scrapy爬虫框架、MySQL、协同过滤算法(双算法，基于用户、基于物品全实现)、阿里云短信、百度AI人工智能识别、支付宝沙箱支付、echarts全中国首创自研Python+SpringBoot+Vue.js+Spark【大数据+web+机器学习】智能开发平台，不仅能够弥补开发者前后端分离网站开发的短板，还能迅速完成大数据、机器学

计算机毕业设计大神·2023-10-08 09:39

预测算法6|BP_adaboost算法原理及其实现

此外，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类

KAU的云实验台·2023-10-08 07:48

Pytorch使用DataLoader, num_workers!=0时的内存泄露

描述一下背景，和遇到的问题：我在做一个超大数据集的多分类，设备Ubuntu22.04+i913900K+Nvidia4090+64GBRAM，第一次的训练的训练集有700万张，训练成功。

DeepHacking·2023-10-08 05:02

欠拟合和过拟合出现原因及解决方案

机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测，而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差，对测试集数据的误差称为泛化误差。

zhhfan·2023-10-08 04:41

吴恩达深度学习＜笔记＞优化算法

Mini-batchgradientdescent二、GradientdescentwithmomentumRMSpropAdam优化算法学习率衰减一、1.Mini-batchgradientdescent对整个训练集进行梯度下降法的时候

不自知的天才·2023-10-07 20:58

吴恩达深度学习笔记优化算法

一、Mini-batchgradientdescent(小批量梯度下降法)Mini-batch：把整个训练数据集分成若干个小的训练集，即为Mini-batch。为什么要分？

uponwyz·2023-10-07 20:27

机器学习-特征选择：如何使用交叉验证精准选择最优特征？

交叉验证是一种常用的评估机器学习模型性能的方法，它将数据集划分为训练集和验证集，并通过多次迭代评估模型在不同数据子集上的表现。特征选择过

笑不语·2023-10-07 11:07

目标检测之DarkNet-DarkNet源码解读＜二＞训练篇

第一篇文章主要是介绍ＤarkNet的使用，重点在于熟悉ＤarkNet训练集的数据标签形式和相关的使用指令。

学弟·2023-10-07 08:51

R 做多元逻辑回归

逻辑回归解决分类问题，第一步要先确定特征，自变量，因变量用R的glm，原始数据读入read.csv（）#第一行为列名，header=T，列名是各自变量先分训练集和测试集，7：3train_sub=sample

好风凭借力·2023-10-07 05:44

深度学习02 -分类

为了更加贴合实际，我们这次区分了训练集和测试集，并使用类进行封装。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.

HDU_Ang·2023-10-07 02:22

终章：模型搭建与评估

首先对数据集进行切割，分成训练集和测试集。然后插入模型，这里选择的是逻辑回归模型和随机森林模型。以逻辑回归模型为例得到训练集和测试集的分数：最后输出模型预测的结果：接下来一步

小憨豆·2023-10-06 21:23

Multi-Source Transfer Learning via Ensemble Approach for Initial Diagnosis of Alzheimer’s Disease

每个源域数据集会与目标域数据集结合生成新的训练集，接着在新的训练数据集上迭代训练三个异构分类器，直到满足指标。

宇来风满楼·2023-10-06 20:20

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